DevOps Artisan Основи машинного навчання

Курс надає учасникам серйозний вступ у сферу машинного навчання, знайомлячи з основними концепціями, техніками та алгоритмами, що використовуються в цій дисципліні. Курс вивчає типи підходів у машинному навчанні, такі як контрольоване, неконтрольоване та винагородне навчання, а також різні алгоритми, що використовуються для розробки рішень на основі машинного навчання. Учасники дізнаються про управління даними, необхідну інфраструктуру, а також про те, як оцінювати та впроваджувати рішення машинного навчання в різних контекстах.

Курс призначений для людей, які хочуть ознайомитися з основними концепціями та техніками машинного навчання, не вимагаючи попереднього досвіду в цій галузі. Цей курс підходить для студентів, ІТ-фахівців, аналітиків даних, дослідників і всіх, хто зацікавлений у розумінні та застосуванні машинного навчання в різних контекстах. Знання, отримані в цьому курсі, стануть міцною основою для подальшого вивчення галузі машинного навчання та штучного інтелекту.

Після закінчення цього курсу учасники отримають такі знання та навички, як:

• Розуміння основних концепцій і принципів машинного навчання, таких як контрольоване, неконтрольоване та навчання з винагородою, а також відповідних підходів і типів.
• Знайомство з фундаментальними алгоритмами та моделями машинного навчання, такими як класифікація, регресія, кластеризація та зменшення розмірності, для вирішення конкретних проблем.
• Розуміння ризиків і проблем у використанні машинного навчання, включаючи проблеми упередженості, інтерпретації моделей і конфіденційності даних.
• Управління інфраструктурою даних та машинного навчання для навчання моделей машинного навчання та управління ресурсами, необхідними для ефективного впровадження процесу машинного навчання.
• Вибір і оцінка відповідних моделей машинного навчання для різних проблем, наборів даних і порівняння продуктивності моделей.

Цей курс не вимагає технічних знань.